本發(fā)明涉及隨鉆數(shù)據(jù)處理，具體涉及一種基于ai的高傳隨鉆數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)。

背景技術：

1、隨鉆數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)是現(xiàn)代石油、天然氣勘探和開采過程中的一個重要技術，廣泛應用于鉆井作業(yè)中，以實時監(jiān)測和分析鉆井過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。這類系統(tǒng)在提升鉆井效率、降低成本、優(yōu)化鉆井過程、提高安全性等方面具有非常重要的作用。

2、現(xiàn)有技術如公告為：cn111075435b的發(fā)明專利申請公開的定向井施工無線隨鉆數(shù)據(jù)監(jiān)測系統(tǒng)及方法，其系統(tǒng)包括：現(xiàn)場采集模塊；現(xiàn)場采集模塊與現(xiàn)場計算模塊相連，現(xiàn)場計算模塊和后臺服務器相連；后臺服務器與遠程顯示端相連現(xiàn)場采集端與后臺服務器相連；后臺服務器與遠程顯示端相連；定向井施工無線隨鉆數(shù)據(jù)監(jiān)測方法的步驟為：1)，無線隨鉆原始數(shù)據(jù)庫提取軟件實時提取原始數(shù)據(jù)庫，發(fā)送給現(xiàn)場現(xiàn)場計算模塊；2)，現(xiàn)場計算模塊解析原始數(shù)據(jù)庫，將原始數(shù)據(jù)通過計算生成相應的實時曲線；判斷井眼軌跡是否偏離的同時，自動定向數(shù)據(jù)報表，同時上傳至后臺服務器；3)，遠程顯示端獲取后臺服務器的數(shù)據(jù)實時顯示現(xiàn)場所有同步數(shù)據(jù)；具有時效性強、數(shù)據(jù)真實可靠、易操作的特點。

3、現(xiàn)有技術如公告為：cn110939435b的發(fā)明專利申請公開的一種地層壓力隨鉆自動預警系統(tǒng)的實施方法，包括：建立地層壓力預測模型，建立數(shù)據(jù)自動預處理工作流程和地層壓力預測工作流程，設置地層壓力安全的自動預警條件，實時獲取研究區(qū)隨鉆的測井數(shù)據(jù)和錄井數(shù)據(jù)，自動預處理測井數(shù)據(jù)和錄井數(shù)據(jù)，獲得監(jiān)測孔隙壓力、壓力偏差百分比和安全壓力窗口，對滿足自動預警條件的地層壓力發(fā)出警報。該發(fā)明的有益效果：能及時發(fā)現(xiàn)地層壓力局部劇烈變化所觸發(fā)的潛在安全風險，并且第一時間向工作人員發(fā)出地層壓力突變的預警。

4、結合上述方案，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有技術中對于高傳隨鉆數(shù)據(jù)的分析處理，一方面對于數(shù)據(jù)的預處理忽略了隨鉆數(shù)據(jù)的采集量是巨大的，忽略了根據(jù)監(jiān)測各參數(shù)中數(shù)據(jù)的特征設置不同的采集頻率，再進行數(shù)據(jù)重采樣的操作，引起采集的隨鉆數(shù)據(jù)有大量的冗余數(shù)據(jù)，導致系統(tǒng)資源的浪費，導致后續(xù)采集的隨鉆數(shù)據(jù)進一步處理時存在空白值，降低數(shù)據(jù)分析的準確性，另一方面對于鉆井各工作參數(shù)的調控忽略了根據(jù)歷史各目標周期內(nèi)的監(jiān)測各參數(shù)進行預測，同時忽略了地質各參數(shù)對于鉆井工作各參數(shù)的影響，同時現(xiàn)有技術中忽略了實時數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)量和傳輸效率的提升，引起獲取的數(shù)據(jù)樣本數(shù)量不足，對于鉆井工作各參數(shù)的預測結果不準確，無法智能化實現(xiàn)對于鉆井工作各參數(shù)的預先調節(jié)，導致鉆孔工作系統(tǒng)無法及時控制鉆井作業(yè)，增加鉆井作業(yè)的控制遲緩性和風險性，難以滿足鉆井高精度工作實際需求。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于ai的高傳隨鉆數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)，解決了背景技術中存在的問題。

2、為解決上述技術問題，本發(fā)明采用如下技術方案：一種基于ai的高傳隨鉆數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)采集與分析模塊，用于根據(jù)監(jiān)測各參數(shù)中數(shù)據(jù)的特征，設置監(jiān)測各參數(shù)的采集頻率，進行數(shù)據(jù)重采樣操作，監(jiān)測各參數(shù)包括：鉆井工作各參數(shù)、井下各參數(shù)、井口各參數(shù)、設備監(jiān)測各參數(shù)和地質各參數(shù)，得到目標監(jiān)測周期內(nèi)的各采集點的鉆井工作各參數(shù)、井下各參數(shù)、井口各參數(shù)、設備監(jiān)測各參數(shù)和地質各參數(shù)，基于目標監(jiān)測周期內(nèi)的各采集點的井下各參數(shù)、井口各參數(shù)和設備監(jiān)測各參數(shù)，計算目標監(jiān)測周期內(nèi)的鉆井條件符合指數(shù)，分析目標監(jiān)測周期內(nèi)的鉆井條件符合系數(shù)。

3、ai預測模塊，基于目標監(jiān)測周期內(nèi)的鉆井條件符合指數(shù)，從數(shù)據(jù)庫中匹配組合步長，基于歷史各目標監(jiān)測周期和組合步長，得到與目標監(jiān)測周期相鄰的分析周期，基于分析周期內(nèi)的各節(jié)點的鉆井工作各參數(shù)、井下各參數(shù)和井口各參數(shù)，構建鉆井工作各參數(shù)預測模型，獲取預測的鉆井工作各參數(shù)，基于分析周期內(nèi)的各節(jié)點的地質各參數(shù)，構建鉆井地質各參數(shù)的預測模型，獲取預測的地質各參數(shù)。

4、工作參數(shù)修正模塊，用于根據(jù)預測的地質各參數(shù)，計算鉆井影響系數(shù)，基于預測的鉆井工作各參數(shù)和鉆井影響系數(shù)，獲取修正后的鉆井工作各參數(shù)。

5、設備狀態(tài)分析模塊，基于目標監(jiān)測周期內(nèi)的各采集點的設備監(jiān)測各參數(shù)，計算目標監(jiān)測周期內(nèi)的設備符合指數(shù)，分析目標監(jiān)測周期內(nèi)的設備符合系數(shù)，執(zhí)行設備狀態(tài)為不符合的響應措施。

6、預警展示模塊，用于對技術人員預警目標監(jiān)測周期內(nèi)的鉆井條件狀態(tài)不符合和目標監(jiān)測周期內(nèi)的設備狀態(tài)不符合，展示修正后的鉆井工作各參數(shù)。

7、本發(fā)明相對于現(xiàn)有技術，有益效果在于：一、本發(fā)明根據(jù)監(jiān)測各參數(shù)中數(shù)據(jù)的特征，設置監(jiān)測各參數(shù)的采集頻率，可以有效降低采集的數(shù)據(jù)量，節(jié)省數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的資源，提升數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的處理效率。

8、二、本發(fā)明針對不同采集頻率的監(jiān)測各參數(shù)，采取上采樣的處理方式，將低采樣頻率的監(jiān)測各參數(shù)的時間序列對齊為高采樣頻率的監(jiān)測各參數(shù)的時間序列，一方面減少了數(shù)據(jù)的采集量，另一方面保證了后續(xù)監(jiān)測各參數(shù)進一步處理時，消除了空白值的影響，保證了數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)整體的可靠性。

9、三、本發(fā)明對于鉆井工作各參數(shù)的調控，一方面考慮基于鉆井條件符合指數(shù)匹配組合步長，實現(xiàn)智能調節(jié)數(shù)據(jù)處理量，在保證數(shù)據(jù)處理準確性的情況下，提高系統(tǒng)處理的效率，另一方面，考慮預測的地質各參數(shù)和目標監(jiān)測周期內(nèi)實際的地質各參數(shù)對于鉆井工作各參數(shù)的影響，計算影響系數(shù)，作用于預測的鉆井工作各參數(shù)，多元化考慮鉆井工作各參數(shù)的調控，保證了鉆井工作各參數(shù)調控的科學性。

10、四、本發(fā)明針對設備監(jiān)測各參數(shù)進行分析，針對異常狀態(tài)情況下，考慮設備監(jiān)測各參數(shù)中各參數(shù)的符合率，精確分析得到設備監(jiān)測異常參數(shù)，有效避免鉆井作業(yè)過程中設備存在故障，提高了鉆井作業(yè)的穩(wěn)定性和安全性。

技術特征：

1.一種基于ai的高傳隨鉆數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于ai的高傳隨鉆數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)，其特征在于，所述根據(jù)監(jiān)測各參數(shù)中數(shù)據(jù)的特征，設置監(jiān)測各參數(shù)的采集頻率，其具體分析方法為：

3.根據(jù)權利要求2所述的一種基于ai的高傳隨鉆數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)，其特征在于，所述進行數(shù)據(jù)重采樣操作，其具體分析方法為：

4.根據(jù)權利要求3所述的一種基于ai的高傳隨鉆數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)，其特征在于，所述分析目標監(jiān)測周期內(nèi)的鉆井條件符合系數(shù)，其具體分析方法為：

5.根據(jù)權利要求4所述的一種基于ai的高傳隨鉆數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)，其特征在于，所述得到與目標監(jiān)測周期相鄰的分析周期，其具體分析方法為：

6.根據(jù)權利要求5所述的一種基于ai的高傳隨鉆數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)，其特征在于，所述構建鉆井工作各參數(shù)預測模型，獲取預測的鉆井工作各參數(shù)，其具體分析方法為：

7.根據(jù)權利要求6所述的一種基于ai的高傳隨鉆數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)，其特征在于，所述構建鉆井地質各參數(shù)的預測模型，獲取預測的地質各參數(shù)，其具體分析方法為：

8.根據(jù)權利要求7所述的一種基于ai的高傳隨鉆數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)，其特征在于，所述計算鉆井影響系數(shù)，其具體分析方法為：

9.根據(jù)權利要求8所述的一種基于ai的高傳隨鉆數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)，其特征在于，所述獲取修正后的鉆井工作各參數(shù)，其具體分析方法為：

10.根據(jù)權利要求3所述的一種基于ai的高傳隨鉆數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)，其特征在于，所述分析目標監(jiān)測周期內(nèi)的設備符合系數(shù)，執(zhí)行設備狀態(tài)為不符合的響應措施，其具體分析方法為：

技術總結
本發(fā)明公開了一種基于AI的高傳隨鉆數(shù)據(jù)分析處理系統(tǒng)，具體涉及隨鉆數(shù)據(jù)處理技術領域，本發(fā)明包括數(shù)據(jù)采集與分析模塊、AI預測模塊、工作參數(shù)修正模塊、設備狀態(tài)分析模塊、預警展示模塊和數(shù)據(jù)庫。本發(fā)明根據(jù)監(jiān)測各參數(shù)中數(shù)據(jù)的特征，設置監(jiān)測各參數(shù)的采集頻率，采取數(shù)據(jù)重采樣處理，減少了數(shù)據(jù)的采集量，節(jié)省了系統(tǒng)的資源，保證了數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)整體的可靠性。本發(fā)明對于鉆井工作各參數(shù)的調控，基于鉆井條件符合指數(shù)匹配組合步長，實現(xiàn)智能調節(jié)數(shù)據(jù)處理量，并對地質各參數(shù)分析得到鉆井影響系數(shù)，對預測的鉆井工作各參數(shù)進行修正，多元化考慮鉆井工作各參數(shù)的調控，保證了鉆井工作各參數(shù)調控的科學性。

技術研發(fā)人員：杜芳云
受保護的技術使用者：山東巖芯能源技術有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2025/5/15